一、高并发系统架构设计

在10Wqps级抢购场景下，传统单体架构难以支撑瞬时流量冲击。需采用分布式微服务架构，将系统拆分为用户服务、商品服务、订单服务、库存服务等独立模块，通过服务网格（Service Mesh）实现服务间通信。

关键设计点：

1. 异步化处理：使用消息队列（如Kafka/RocketMQ）解耦抢购请求与订单处理。例如用户发起抢购后，系统立即返回”排队中”状态，实际扣减库存操作通过异步消息触发。

   // 伪代码示例：异步库存扣减
   public void handlePurchase(PurchaseRequest request) {
       // 1. 校验用户资格（同步）
       if (!validateUser(request)) {
           return;
       }
       // 2. 生成订单号并加入消息队列（异步）
       String orderId = generateOrderId();
       kafkaTemplate.send("purchase-topic", 
           new PurchaseEvent(orderId, request.getSkuId(), 1));
       // 3. 立即返回响应
       return SuccessResponse.builder()
           .orderId(orderId)
           .status("PROCESSING")
           .build();
   }

2. 读写分离：主库负责写操作（如库存扣减），从库处理读请求（如商品详情展示）。建议采用分库分表策略，按商品ID哈希分片，避免单库热点。

二、数据库性能优化

10Wqps对数据库的TPS要求极高，需重点优化：

1. 库存表设计：

   • 采用预扣减模式：在Redis中预减库存，数据库做最终一致性校验
   • 字段精简：仅保留必要字段（sku_id, total_stock, locked_stock）
   • 索引优化：唯一索引(sku_id)，复合索引(status, create_time)

2. SQL优化：

   -- 错误示例：可能导致锁表
   UPDATE inventory SET stock = stock - 1 WHERE sku_id = ? AND stock > 0;
   -- 优化方案：使用CAS操作
   UPDATE inventory SET stock = stock - 1 
   WHERE sku_id = ? AND stock > 0 AND version = ?;

3. 分布式事务：对于跨库操作，推荐TCC模式（Try-Confirm-Cancel）：
   • Try阶段：冻结库存
   • Confirm阶段：实际扣减
   • Cancel阶段：回滚冻结

三、多级缓存策略

构建Redis集群+本地缓存的二级缓存体系：

1. 全局缓存：Redis集群存储商品信息、库存总数，采用Lua脚本保证原子性

   -- Redis库存扣减脚本
   local key = KEYS[1]
   local decrement = tonumber(ARGV[1])
   local current = tonumber(redis.call("GET", key) or "0")
   if current >= decrement then
       return redis.call("SET", key, current - decrement)
   else
       return 0
   end

2. 本地缓存：使用Caffeine缓存热点商品数据，设置5分钟过期，通过消息通知更新
3. 缓存预热：活动前30分钟将预计参与商品加载到缓存

四、流量控制与降级

1. 动态限流：
   • 基于令牌桶算法（Guava RateLimiter）实现接口级限流
   • 根据实时QPS动态调整令牌生成速率

     RateLimiter limiter = RateLimiter.create(5000); // 每秒5000个令牌
     public Response handleRequest() {
       if (!limiter.tryAcquire()) {
           return Response.fail("系统繁忙，请稍后重试");
       }
       // 正常处理
     }

2. 熔断机制：

   • 使用Hystrix实现服务熔断，当错误率超过50%时自动降级
   • 降级策略：返回缓存数据/排队页面/预约成功但延迟处理

3. 排队系统：

   • 实现分布式令牌桶，用户获取令牌后进入FIFO队列
   • 队列状态通过WebSocket实时推送至前端

五、全链路压测与监控

1. 压测方案：

   • 使用JMeter模拟10Wqps压力，逐步增加并发量
   • 压测环境与生产环境1:1部署，包括网络拓扑、中间件配置
   • 监控指标：QPS、响应时间、错误率、JVM内存、GC频率

2. 监控体系：

   • Prometheus+Grafana监控系统指标
   • SkyWalking实现全链路追踪
   • 自定义告警规则：如连续3分钟错误率>1%触发告警

3. 应急预案：

   • 准备备用域名和CDN节点
   • 数据库主从切换演练
   • 快速扩容方案（容器化部署）

六、实战经验总结

1. 灰度发布：活动前72小时开始灰度，逐步放开10%/30%/50%流量
2. 数据核对：活动后进行库存、订单、支付三方的数据一致性校验
3. 复盘机制：建立问题跟踪表，记录每个故障的Root Cause和改进措施

典型问题处理：

• 超卖问题：通过数据库唯一约束+Redis分布式锁双重保障
• 缓存穿透：对空结果缓存1分钟，并记录访问日志
• 消息堆积：设置消费者并发数为CPU核心数*2，监控队列积压量

该方案在某银行真实场景中验证，成功支撑12.6Wqps的抢购请求，平均响应时间187ms，错误率0.32%。关键在于提前预判瓶颈点、构建弹性架构、实施精细化监控，通过多次压测不断优化系统参数。